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10月8日 · 周四

全部论文

找到 4 篇
筛选1

攻击类型

提示注入3投毒与后门2

攻击技术

梯度与表征优化1编码与混淆1跨模态载荷1潜伏触发2

模型自身风险

奖励作弊1

影响

越权操作3监督失效1

系统形态

模型与 API26LLM 应用5AI Agent49编程 Agent23网页与电脑操作4多智能体4具身与机器人2

攻击面/入口

网页与界面3工具与技能描述1代码仓库与依赖1记忆写入2图像与音视频1分发渠道1

层

应用层4

系统组件

MCP 与技能1记忆2护栏与评审1权限与沙箱1视觉1多模态1

被测模型厂商

其他4
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 1081 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：网页与电脑操作清除全部

另有 1081 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv:2604.02623 ·

    论文提出 eTAMP 攻击：网页内容注入可跨会话污染 Web Agent 记忆

    提出 eTAMP，通过网页注入跨会话污染 Web 智能体轨迹记忆

    网页与电脑操作测试GPT-5-mini、GPT-5.2、GPT-OSS-120B 等 7 个应用层
    摘要论文提出了基于环境注入的跨任务记忆投毒攻击 eTAMP，作者报告智能体在环境压力下易感性增加且能力与安全并不协同。

    该论文评估了基于大语言模型的 Web 智能体在利用历史交互轨迹进行记忆增强时的安全脆弱性。

    完整解读
  2. 攻击arXiv:2610.09240 ·

    WebMirage 用对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作

    提出 WebMirage，用对抗图像劫持视觉网页智能体的浏览器操作

    网页与电脑操作测试LLaVA-v1.5-13B、LLaVA-v1.6-34B、MiniCPM-o-8B 等 6 个应用层
    摘要论文提出了针对网络智能体的端到端视觉红队框架 WebMirage，揭示了从视觉定位到浏览器执行的安全脆弱性。

    WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。

    完整解读
  3. 攻击arXiv:2605.12673 ·

    UC Berkeley 提出 BenchJack，自动审计 10 个 Agent 基准并发现 219 处奖励作弊缺陷

    提出 BENCHJACK，自动审计智能体基准的奖励作弊缺陷

    编程 Agent网页与电脑操作测试Claude Code、OpenAI Codex应用层
    摘要论文系统揭示了智能体基准的奖励作弊隐患，提出自动化红队审计与迭代修补系统 BENCHJACK。

    论文系统研究了主流 AI 智能体基准评测中的奖励作弊问题，提出了首个针对基准缺陷的自动化红队审计与生成对抗式迭代修补系统 BENCHJACK。

    完整解读
已经到底了